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NLP教程(4) - 句法分析与依存解析
[句法分析与依存解析] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了 GIF动图！点击 第5讲-句法分析与依存解析 查看的课件注释与带学解读。更多资料获取方式见文末。 笔记核心词 Dependency Grammar Dependency Structure Neural Dependency Parsing 依存解析 依存句法 语法依赖 1.依存语法与依存结构 与编译器中的解析树类似 确切地说，在依存语法中有两个子问题： 学习：给定用依赖语法图标注的句子的训练集 D，创建一个可以用于解析新句子的解析模型 M 解析：给定解析模型 M 和句子 S，根据 M 得到 S 的最优依存语法图 从栈中移除 w_{j} (前提条件：堆必须包含两个单词) 下图给出了这三个转换的更正式的定义： [依赖解析的转换] 1.4 神经网络依存解析器 虽然依赖项解析有很多深层模型，这部分特别侧重于贪心，基于转移的神经网络依存语法解析器 与传统的基于特征的判别依存语法解析器相比，神经网络依存语法解析器性能和效果更好。与以前模型的主要区别在于这类模型依赖稠密而不是稀疏的特征表示。
1.1K42编辑于 2022-05-05 - 来自专栏白话NLP
依存句法分析
依存句法的理论 1.1 依存关系 在依存句法分析中，句子中词与词之间存在一种二元不等价关系： 主从关系。 [在这里插入图片描述] 1.2 依存句法的约束公理 现代依存语法中，语言学家Robinson对依存句法树提出了一下4条约束性公理： 有且只有一个词语（root，虚拟根节点，简称虚根）不依存于其他词语； 除此之外所有词语必须依存于其他词语； 每个词语不能依存于多个词语； 如果词语A依存于B，那么位置处于A和B之间的词语C只能依存于A、B或AB之间的词语； 这四条公理分别约束了依存句法树的根节点的唯一性、 基于转移的依存句法分析 依存句法分析是一种中高级NLP任务，用来分析句子的依存语法。通常根据句子的词语和词性，生成一颗依存句法树。 目前常用的依存句法分析方法是：基于转移的依存句法分析。 依存句法分析的工具 常用的依存句法分析工具如下： HanLP； LTP；
2.2K50发布于 2019-12-04 - 来自专栏AI SPPECH
27_依存解析详解：语法结构的精确表示
还要求依存弧满足投影性约束 2.2 主流依存解析模型 2.2.1 基于图的解析模型 基于图的解析模型将依存解析视为图的最大生成树问题。 7.2 多模态依存解析 2025年，依存解析不再局限于纯文本，而是扩展到多模态领域。 7.2.1 图文依存解析 图文依存解析将图像和文本信息结合，分析跨模态的语义依存关系。 避免过拟合 Python实现示例： def train_dependency_parser(model, train_data, dev_data, optimizer, scheduler, epochs=10 依存解析的未来趋势 9.1 技术发展趋势 9.1.1 大语言模型时代的依存解析 大语言模型的出现正在重塑依存解析领域。未来，依存解析将更多地与大语言模型结合，形成新的范式。 功能点： 语法错误检测 句式多样性分析 可读性评估 9.2.3 教育应用 依存解析在语言学习和教育领域有广阔的应用前景。 应用方向： 智能语法教学 写作指导 语言学习进度评估 10.
16110编辑于 2025-11-16 - 来自专栏AI研习社
NLP 教程：词性标注、依存分析和命名实体识别解析与应用
依存关系是一种更精细的属性，可以用来理解句子中词语间的关系。 词语间的关系可以随着句子的组织方式而变得很复杂。对一个句子进行依存分析，将得到以动词为根的树状数据结构。 让我们来看下这句话的依存分析结果：「The quick brown fox jumps over the lazy dog」。 ? ? 依存关系也是词条属性的一种。 然后，对于抽取出的每段经文文本，利用spaCy对其进行依存分析和词性标注，并将分析后的结果储存起来。 ? ? 我们将文本从 json 格式中解析出来，并存入verse_docs这个变量里，耗时大约三分多钟，平均一秒钟处理 160 段经文。作为参考，我们可以看一下bible_json的前三行。 ? 1）这个词条是否是句子的主语（即查看其依存关系是否是nsubj）； 2）这个词条的父词条是否是动词（一般情况下应该是动词，但有时词性标注会和依存分析得出矛盾的结果，我们还是谨慎一点吧。
2.5K30发布于 2018-07-26 - 来自专栏hotqin888的专栏
golang知识图谱NLP实战第二节——解析依存句法分析结果
https://blog.csdn.net/hotqin888/article/details/81267086 1 参考资料 基于依存句法分析的开放式中文实体关系抽取https://blog.csdn.net /heuguangxu/article/details/80088489 基于神经网络的高性能依存句法分析器http://www.hankcs.com/nlp/parsing/neural-network-based-dependency-parser.html 基于依存关系的空间关系抽取算法https://blog.csdn.net/sinat_28901239/article/details/52184531 语言云API使用文档https://www.ltp-cloud.com /document/ 2 思路过程 可以用hanlp做句子的依存句法分析，得到字段如下：问题，怎样得到json数据？ { "id": 0, "parent": 2, "relate": "Exp" } ] } ] ] ]` //json字符串解析到结构体
1.1K40发布于 2018-09-11 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详解Transition-based Dependency parser基于转移的依存句法解析器
阅读大概需要8分钟 主讲：余南 整理：甄冉冉 导师：付国宏 张梅山 出自：黑龙江大学自然语言处理实验室周末讨论班 以下图片，来自于余南师兄 什么是依存句法树 依存句法树就是表示一个句子中词与词之间的依存关系 但是注意，依存句法树是不允许弧之间有交叉或者回路！ 依存句法树数据表示 依存句法树的文本表示格式为conll格式，如表 ? 根据该表的父亲节点索引和对应的弧上关系就能还原该依存句法树。 依存句法树的用途 我们通常将依存句法的特征融入到其他任务模型里，比如机器翻译、意见挖掘、语篇分析等，一般能得到更好的性能。 那怎么得到依存句法特征呢？ 通常有两种方法： 将依存句法树喂给递归神经网络，得到的隐层表示可以作为该依存句法的特征表示。 将依存句法树交给特征模板，从而得到该依存句法的特征表示。 用在生成依存句法树上，则具体表示为从空状态开始，通过动作转移到下一个状态，一步一步生成依存句法树，最后的状态保存了一个完整的依存树。依存分析就是用来预测词与词之间的关系，现在转为预测动作序列。
1.6K10发布于 2019-11-19 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析
[句法分析与依存解析] 本讲内容的深度总结教程可以在这里 查看。视频和课件等资料的获取方式见文末。 /解析历史 [依存语法/解析历史] 2.4 依存语法/解析历史 [依存语法/解析历史] 依赖结构的概念可以追溯到很久以前 Paṇini的语法(公元前5世纪) 一千年，阿拉伯语的语法的基本方法 选区/上下文无关文法是一个新奇的发明 每条边的形式是 (w_i,r,w_j)，其中 r 描述了节点的依存关系 一组操作 3.2 基本的基于转换的依存关系解析器 [基本的基于转换的依存关系解析器] 最终目标是 \sigma = [ROOT]， 该模型的精度略低于依赖解析的最高水平，但它提供了非常快的线性时间解析，性能非常好 3.5 传统特征表示 [传统特征表示] 传统的特征表示使用二元的稀疏向量10^6 \sim 10^7 特征模板：通常由配置中的 [句子结构的依存分析] 神经网络可以准确地确定句子的结构，支持解释 Chen and Manning(2014)是第一个简单，成功的神经依赖解析器 密集的表示使得它在精度和速度上都优于其他贪婪的解析器
1.8K51编辑于 2022-05-05 - 来自专栏算法channel
高性能，依存句法解析器，基于三层神经网络模型
介绍下什么是依存句法任务。依存句法任务，分析语言单位内成分之间的依存关系，揭示其句法结构。 直观来讲，它识别句子中的 “主谓宾”、“定状补” 这些语法成分，并分析各成分之间的关系。 当前常用的依存句法解析器，基于转化 (transition-based) parser, 基于搜索( search-based) parser, 贪心 parser 。 如下句子期望得到的解析如下： ? 转换操作。 作者希望用稠密矩阵表达出单词间的依存关系。第一次尝试用 cub (三次方) 函数作为输入层到隐含层的激活函数。 预处理阶段进行一些计算准备工作，加速训练速度。 汉语数据集选用 CTB ，英文数据集选用 PTB，得到词性标注，依存句法准确度都有提高，训练速度较快。 。
1.4K10发布于 2018-07-25 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详解依存树的来龙去脉及用法
这开始介绍依存树的来龙去脉！ 来历 a.简单的短语分词（正向逆向最大匹配，n-gram，机器学习...）(以单个词为重点) 比如: 猴子喜欢吃香蕉。->猴子 喜欢 吃 香蕉 。 短语句法树的逻辑表示 d.由短语句法树转成依存树（依存关系可以用树形图表示，表示依存关系的树形图称为依存树dependency tree） 三个工具 由短语句法树转到依存树一般可用这三个工具，顺便有链接 t=http%3A%2F%2Fnlp.cs.lth.se%2Fsoftware%2Ftreebank-converter%2F 里面有依存树的应用和工具，但是你阅读会发现不能转换中文语料库 转换的依存树长这个样子 依存树 ? 依存投射树 但是计算机中肯定就不是这么存的了。比如Stanford Parser 是这个样子的： ? 这里的数字是这个词的序列： 猴子 -1，喜欢-2，吃-3，香蕉-4 (符号被抛弃) 比如：nsubj ( 喜欢-2，猴子-1) nsubj是表示后两者的关系，这里前者是父亲，后者是儿子，也就是 猴子 依存于
1.3K100发布于 2018-04-10 - 来自专栏人工智能头条
别说还不懂依存句法分析
依存关系分析，又称依存句法分析（dependency syntactic parsing），简称依存分析，作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系。 依存句法是由法国语言学家L.Tesniere最先提出。它将句子分析成一颗依存句法树，描述出各个词语之间的依存关系。也即指出了词语之间在句法上的搭配关系，这种搭配关系是和语义相关联的。 依存语法本身没有规定要对依存关系进行分类，但为了丰富依存结构传达的句法信息，在实际应用中，一般会给依存树的边加上不同的标记。 依存语法存在一个共同的基本假设：句法结构本质上包含词和词之间的依存（修饰）关系。一个依存关系连接两个词，分别是核心词（head）和依存词（dependent）。 基于统计的方法：统计自然语言处理领域也涌现出了一大批优秀的研究工作，包括生成式依存分析方法、判别式依存分析方法和确定性依存分析方法，这几类方法是数据驱动的统计依存分析中最为代表性的方法。
5.8K20发布于 2019-04-30 - 来自专栏码匠的流水账
使用opennlp进行依存句法分析
序 本文主要研究下如何使用opennlp进行依存句法分析 Parse opennlp主要使用Parse来进行依存句法分析，其模型为ParserModel @Test public void 小结 opennlp也支持依存句法分析，不过根节点的表示，stanford nlp使用的是ROOT，而opennlp使用的是TOP。 doc tools.parser.parsing
1.1K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏hadoop学习笔记
pyhanlp 两种依存句法分类器
依存句法分析器 在HanLP中一共有两种句法分析器 ·依存句法分析 （1）基于神经网络的高性能依存句法分析器 （2）MaxEnt依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是 下面是使用的例子 基于神经网络的高性能依存句法分析器 from pyhanlp import * # 依存句法分析 sentence = HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰 _ _ 6 确定 确定 v v _ 4 动宾关系 _ _ 7 了 了 u u _ 6 右附加关系 _ _ 8 把 把 p p _ 15 状中结构 _ _ 9 画 画 v v _ 8 介宾关系 _ _ 10 雄鹰 雄鹰 n n _ 9 动宾关系 _ _ 11 、 、 wp w _ 12 标点符号 _ _ 12 松鼠 松鼠 n n _ 10 并列关系 _ _ 13 和 和 c c _ 14 左附加关系 _ _ 14 麻雀 麻雀 n n _ 10 并列关系 _ _ 15 作为 作为 v v _ 6 动宾关系 _ _ 16 主攻 主攻 v vn _ 17 定中关系 _ _ 17 目标 目标 n n _ 15
1K40发布于 2018-12-21 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于依存句法分析的资金账户交易画像
利用企业海量的银行交易流水数据，应用自然语言处理技术，基于依存句法分析的结果设计摘要标签化的提取规则，得到与交易记录有关的交易标签与业务标签。 本文通过对企业海量的银行资金交易流水摘要进行句法关系解析，智能提取交易标签和业务标签，构建动态、完整、全面的资金账户交易画像，帮助管理人员实时了解账户的历史交易行为，及时洞察账户异常动作，精准定位交易风险 实现思路是先对交易摘要进行预处理，过滤掉噪声数据，然后进行自然语言处理，解析得到句法关系树，根据标签提取规则，从句法关系树中提取交易标签和业务标签。 1.2.2自然语言处理 本步骤利用哈尔滨工业大学的LTP（Language Technology Platform）开源中文NLP系统对预处理后的交易摘要进行分词、词性标注、命名实体识别、及依存句法分析 3.3.1 模型精确率与召回率分析 考虑到每月提取标签的数量级大约在10万条，数量较多，人工识别成本高，因此，本文将采取随机抽样方式，每次随机抽取1000条交易摘要，将提取的标签与基于人工提取标签相比，
1.1K11发布于 2019-10-28 - 来自专栏Data Analysis & Viz
美食图谱复现指南之依存句法分析
pip install pyltp这种基础安装第三方库的事，但因为windows下可能会出现Microsoft Visual C++等相关错误，所以建议参考：《哈工大自然语言处理ltp在windows10 pyltp 安装成功，并下载好相应的 LTP 模型文件后，分别加载分词、词性标注和依存句法分析的模型。 ，并对分词后的每个词语依次提取依存弧的父节点id（Root 的 id 为0，其他按分词结果依次递增）、依存关系以及依存父节点对应的词语。 # 提取依存父节点id # 3, 3, 0, 3, 6, 7, 3, 3 rely_id = [arc.head for arc in arcs] # 提取依存关系 # ：依存句法分析结果的输出怎么看 ?
83930发布于 2019-03-05 - 来自专栏hadoop学习笔记
依存句法分析器的简单实现
开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源：http://hanlp.dksou.com/ 基本思路 统计词语WordA与词语WordB构成依存关系DrC的频次，词语WordA与词性TagB构成依存关系 DrD的频次，词性TagA与词语WordB构成依存关系DrE的频次，词性TagA与词词性TagB构成依存关系DrF的频次。 如果@后面没有内容，则表示频次，否则表示一些依存关系与其出现的频次。 依存句法分析 分词标注 以“我吃米饭”为例，先进行分词与词性标注，结果： 图2.JPG 生成有向图 由于依存句法树中有虚根的存在，所以为其加入一个虚节点，这样一共有四个节点： 图10.jpg 每个节点都与另外三个构成一条有向边 吃/v 到 我/rr : 连接依存 96.688614 介词依存 107.67474 施事 107.67474 9. 吃/v 到 米饭/n : 限定 24.849068 10.
1.2K00发布于 2018-10-17 - 来自专栏码匠的流水账
使用stanford nlp进行依存句法分析
序 本文主要研究下如何使用stanford nlp进行依存句法分析 maven <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId version>3.9.1</version> </dependency> LexicalizedParser Lexical是词汇的意思，LexicalizedParser即词汇的语法解析 ccomp(clausal complement) 从句补充 词性说明 VV 动词 NR 人名 NN 常用名词 小结 本文利用stanford nlp的LexicalizedParser对中文句子进行了简单的依存关系分析 doc nlp stanford parser ChineseGrammaticalRelations nlp stanford dependencies_manual Stanford-parser依存句法关系解释
2.5K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
句法依存分析背景 基本概念 及常用方法
(dependency parsing) 依存分析用于获取词汇之间的依存关系。 在20世纪70年代，Robinson提出依存语法中关于依存关系的四条公理： 一个句子中只有一个成分是独立的； 其它成分直接依存于某一成分； 任何一个成分都不能依存与两个或两个以上的成分； 如果A成分直接依存于 依存语法本身没有规定要对依存关系进行分类，但为了丰富依存结构传达的句法信息，在实际应用中，一般会给依存树的边加上不同的标记。 依存语法存在一个共同的基本假设：句法结构本质上包含词和词之间的依存（修饰）关系。一个依存关系连接两个词，分别是核心词（head）和依存词（dependent）。 image.png 依存结构是加标签的有向图，箭头从中心词指向从属，具体来说，箭头是从head指向child，从该解析树可以看出，每个Token只有一个Head。
2.6K41编辑于 2021-12-21 - 来自专栏ops技术分享
Nginx结构原理全解析（10）
4 reload 流程 1）向master进程发送HUP信号（reload命令） 2）master进程校验配置语法是否正确 3）master进行打开新的监听端口 4）master进程用新配置启动新的worker子进程 5）master进程向老worker子进程发送QUIT信号 6）老worker进程关闭监听句柄，处理完当前连接后结束进程 image.png
30030发布于 2021-05-11 - 来自专栏大数据成神之路
经典SQL面试10题解析
一般这种题建中间表会解得清晰些 三、SQL真题 第一题 order订单表，字段为：goods_id， amount ； pv 浏览表，字段为：goods_id，uid； goods按照总销售金额排序，分成top10 ,top10~top20,其他三组 求每组商品的浏览用户数（同组内同一用户只能算一次） create table if not exists test.nil_goods_category as select goods_id ,case when nn<= 10 then 'top10' when nn<= 20 then 'top10~top20' else 'other' end where userid = 1900000169 ) b on a.userid = b.userid and a.nn = b.nn-1 ) aa where session_diff >10 = b.d10 then 1 else 0 end as d10_jp ,case when a.d20 = b.d20 then 1 else 0 end as d20_jp ,case when
3.8K32编辑于 2022-04-13 - 来自专栏技术杂货店
java集合【10】——— LinkedList源码解析
常用List方法解析 4.1 查找相关 4.1.1 getFirst() 获取第一个元素： public E getFirst() { // 保存第一个元素为f，注意是final LLSpliterator<E> implements Spliterator<E> { // 分割长度增加单位 static final int BATCH_UNIT = 1 << 10
55800发布于 2020-12-05
腾讯云开发者
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